Qwen3 vs DeepSeek V4：中国AIモデル比較 2026
2026-05-22 — by Global API Team
Qwen3 vs DeepSeek V4：中国AIモデル比較 2026
AlibabaとDeepSeekは、中国AIエコシステムの両極を代表しています。Alibaba（3,000億ドルのEコマース巨人）はQwen3——8Bから235Bパラメータに及ぶ広範なモデルファミリーを展開しています。DeepSeek（リーンな研究ラボ）は、V4 FlashとV4 Pro——市場をリセットする価格で大多数のユースケースをカバーする2つのモデルで対抗しています。
問題はどちらの企業が大きいかではありません。どのモデルがあなたの特定のワークロードと予算に合うかです。Qwenモデルは100万トークンあたり$0.01という低価格で利用できます。DeepSeekモデルは100万トークンのコンテキストウィンドウを提供します。そしてその中間では、両方のファミリーがオーバーラップする機能を提供しており、選択を本当に難しくしています。
私たちはQwen3の全ラインナップをDeepSeek V4 FlashおよびV4 Proと比較し、価格、コーディング、推論、中国語品質、数学、実際の開発者ワークフローにわたってテストしました。以下がその結果です。
TL;DR：Qwen3 vs DeepSeek V4
| 次元 | Qwen3ファミリー | DeepSeek V4 | |-----------|-------------|-------------| | 開発者 | Alibaba（阿里巴巴） | DeepSeek（深度求索） | | モデル数 | 7以上のサイズ（8Bから235B） | 2つの主要モデル（Flash + Pro） | | 最安 | Qwen3-8B $0.01/100万 | V4 Flash $0.25/100万 | | フラッグシップ | Qwen3-235B-A22B $1.82/100万 | V4 Pro $0.78/100万 | | コンテキストウィンドウ | 最大128K（モデルにより異なる） | 最大1M（Flash）/ 128K（Pro） | | オープンソース | ✅ オープンウェイト（Apache 2.0） | ❌ 独自API | | 推論 | Qwen3-30B-A3B-Thinking | DeepSeek R1（$2.50/100万） | | 最適用途 | モデルの柔軟性、オープンソース、無料ティア | 純粋なバリュー、長文脈、コーディング |
Qwen3ファミリー：あらゆる予算に対応するモデル
Alibabaは2025年から2026年にかけてQwen3を段階的にリリースし、業界で最も粒度の細かいモデルラインナップの1つを生み出しました。DeepSeekの「1モデルがすべてを支配する」哲学とは異なり、Qwen3は各予算ティアに異なるサイズを提供します：
| モデル | 入力 $/100万 | 出力 $/100万 | コンテキスト | 最適用途 | |-------|-----------|------------|---------|----------| | Qwen3-8B | $0.01 | $0.01 | 32K | 無料ティアのプロトタイピング、単純なタスク | | Qwen3-14B | $0.24 | $0.24 | 32K | バランスの取れた予算オプション | | Qwen3-30B-A3B | $0.23 | $0.23 | 32K | MoE効率性、ミッドレンジ品質 | | Qwen3-30B-A3B-Thinking | $0.25 | $0.25 | 32K | MoE効率性による推論 | | Qwen3-32B | $0.28 | $0.28 | 128K | 強力なオールラウンダー、オープンウェイト | | QwQ-32B | $0.28 | $0.28 | 128K | 推論スペシャリスト | | Qwen3-235B-A22B | $1.82 | $1.82 | 128K | フラッグシップ品質、ヘビーMoE |
その幅は驚くべきものです。Qwen3-8Bの$0.01/100万は実質無料——DeepSeek V4 Flashより25倍安価です。トップでは、Qwen3-235B-A22Bが$1.82/100万でV4 Flashの7倍以上の価格ですが、フラッグシップレベルの品質を提供します。
重要な洞察：Qwen3はDeepSeekにはない選択肢を提供します。ほぼゼロコストの大量分類タスク用モデルが欲しいですか？Qwen3-8Bです。DeepSeek R1に$2.50/100万を支払わずに推論が欲しいですか？$0.25/100万のQwen3-30B-A3B-Thinkingです。ローカルで実行する必要がありますか？Apache 2.0のオープンウェイトです。
DeepSeek V4ラインナップ：2つのモデル、最大のインパクト
DeepSeekは逆のアプローチを取ります。2つのモデル、それぞれが特定の役割に最適化されています：
| モデル | 入力 $/100万 | 出力 $/100万 | コンテキスト | 最適用途 | |-------|-----------|------------|---------|----------| | V4 Flash | $0.25 | $0.25 | 1M | 一般チャット、RAG、コスト効率の高い本番環境 | | V4 Pro | $0.78 | $0.78 | 128K | 高度な推論、コーディング、複雑なタスク | | V3.2 | $0.38 | $0.38 | 128K | Pro価格なしの品質 | | R1 | $2.50 | $2.50 | 128K | 最先端の推論 |
V4 Flashの100万トークンコンテキストウィンドウが際立った特徴です。128Kを超えるQwen3モデルはありません。コードベース全体、複数章のドキュメント、長い会話履歴を処理する場合、V4 Flashは$0.25/100万で8倍のコンテキストを提供します。
V4 Proは$0.78/100万で、英語タスクにおける価格調整済み品質でQwen3-235B（$1.82/100万）とQwQ-32B（$0.28/100万）の両方を下回ります。品質が重要だがコストが膨らめないアプリケーションにとって最適なポイントです。
ラウンド1：価格 — すべての予算を比較
両ファミリーの全モデルを価格スペクトル上にマッピングしましょう：
| ティア | モデル | 価格/100万 | ユースケース | |------|-------|---------|----------| | 無料/ほぼ無料 | Qwen3-8B | $0.01 | プロトタイピング、分類、単純なQ&A | | 予算 | Qwen3-14B | $0.24 | 中品質チャット、内部ツール | | 予算 | Qwen3-30B-A3B | $0.23 | MoE搭載の予算オプション | | 予算 | DeepSeek V4 Flash | $0.25 | 汎用+1Mコンテキストの最良バリュー | | ミッドレンジ | Qwen3-32B | $0.28 | 強力なオープンソースオールラウンダー | | ミッドレンジ | QwQ-32B | $0.28 | 予算内での推論 | | ミッドレンジ | DeepSeek V3.2 | $0.38 | Flashからの品質ステップアップ | | プレミアム | DeepSeek V4 Pro | $0.78 | 高度なコーディングと推論 | | フラッグシップ | Qwen3-235B-A22B | $1.82 | 最大品質、ヘビーMoE | | 推論 | DeepSeek R1 | $2.50 | SOTAチェーンオブソート推論 |
実際のコスト例：1日10万記事を処理するニュース要約パイプライン、各800入力+300出力トークン：
| モデル | 日次トークン | 日次コスト | 月間コスト | |-------|-------------|------------|--------------| | Qwen3-8B | 1.1億 | $1.10 | $33.00 | | Qwen3-30B-A3B | 1.1億 | $25.30 | $759.00 | | DeepSeek V4 Flash | 1.1億 | $27.50 | $825.00 | | Qwen3-32B | 1.1億 | $30.80 | $924.00 | | DeepSeek V4 Pro | 1.1億 | $85.80 | $2,574.00 | | Qwen3-235B-A22B | 1.1億 | $200.20 | $6,006.00 |
$0.01/100万での要約品質が許容できる場合、Qwen3-8BはV4 Flashと比較して月$792節約できます。より高い品質が必要な場合、V4 Flash（$0.25/100万）が最良のバリューです——Qwen3-30B-A3Bと価格で並びながら1Mコンテキストを提供します。
ラウンド2：コーディングパフォーマンス
コーディングはDeepSeekが評判を築いた分野です。V4 FlashとV4 Proはコード生成に重点を置いてトレーニングされており、実際のタスクでそれが現れています。
Pythonアルゴリズムタスク：「設定可能な偽陽性率とシリアライゼーションサポートを備えたBloomフィルターを実装してください。」
- DeepSeek V4 Pro：murmur hash、最適なビット配列サイジング、
pickleとJSONシリアライゼーション、組み込みの精度テストを含む完全な実装を提供。全体に型ヒントとdocstringを含む。本番対応。 - DeepSeek V4 Flash：クリーンでよくコメントされた実装を生成。ハッシュ関数の選択がやや洗練されていない（murmurの代わりに組み込み
hash()を使用）が、機能的に正しく読みやすい。 - Qwen3-32B：V4 Flashに匹敵。コード構造は類似——正しいアルゴリズム、適切なビット操作、しかしより単純なハッシュアプローチを使用。軽微なエッジケース：
contains()の空入力処理なし。 - Qwen3-235B-A22B：V4 Proと正しさで一致したが、コードはより冗長。強力なdocstring、良いエラーハンドリング、しかしややエレガントさに欠けるアーキテクチャ。
- Qwen3-8B：動作するコードを生成したが基本的——シリアライゼーションなし、設定可能なエラー率計算なし、最小限のコメント。
評決：DeepSeek V4 Proが複雑なコーディングでリード。V4 FlashとQwen3-32Bはミッドレンジで同点。Qwen3-235B-A22Bは競争力があるが、$1.82/100万の価格を考えるとほとんどのコーディングタスクにはオーバーキル。Qwen3-8Bはボイラープレート生成などの単純なコードタスクを処理するが、本番グレードのコードには使用すべきでない。
コード生成のための両APIのテスト：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
base_url="https://global-apis.com/v1"
)
coding_prompt = """Write a Python class `RateLimiter` that:
1. Uses a sliding window algorithm
2. Accepts max_requests and window_seconds
3. Is thread-safe
4. Exposes `acquire()` method that blocks until a slot is available
5. Includes `available()` method returning current capacity"""
# DeepSeek V4 Pro — 最高のコーディング品質
pro_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}],
max_tokens=800,
temperature=0.2
)
print("=== DeepSeek V4 Pro ($0.78/M) ===")
print(pro_response.choices[0].message.content)
print(f"Cost: ${pro_response.usage.total_tokens * 0.78 / 1_000_000:.6f}\n")
# Qwen3-32B — オープンソース代替
qwen_response = client.chat.completions.create(
model="Qwen/Qwen3-32B",
messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}],
max_tokens=800,
temperature=0.2
)
print("=== Qwen3-32B ($0.28/M) ===")
print(qwen_response.choices[0].message.content)
print(f"Cost: ${qwen_response.usage.total_tokens * 0.28 / 1_000_000:.6f}\n")
# 予算比較
flash_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}],
max_tokens=800,
temperature=0.2
)
print("=== DeepSeek V4 Flash ($0.25/M) ===")
print(flash_response.choices[0].message.content)
print(f"Cost: ${flash_response.usage.total_tokens * 0.25 / 1_000_000:.6f}")
ラウンド3：中国語品質
両社とも中国のAIラボですが、中国語品質へのアプローチは大きく異なります。
クリエイティブライティングテスト：「以老舍的风格写一段关于现代北京的短文」（老舎のスタイルで現代北京についての短い文章を書いてください）
- Qwen3-235B-A22B：優秀。老舎の散文の控えめで観察的な質——北京方言のリズム、移り変わる都市のメランコリーを捉えている。モデルは老舎を単なる語彙源としてではなく、文化的観察者として明確に理解している。
- DeepSeek V4 Pro：非常に良い。文章は洗練され慣用的に正しく、時代に適した語彙が強い。Qwen3よりやや「フォーマル」——老舎を体現するというより、熟練した作家が老舎を模倣しているように読める。
- Qwen3-32B：良いが汎用的。正しい語彙と文構造だが、特徴的な老舎の声が欠けている。時代語彙が散りばめられた標準的な現代中国語の散文のように読める。
- DeepSeek V4 Flash：中国語のクリエイティブタスクではQwen3-32Bと同様。有能だが特徴的ではない。
- Qwen3-8B：機能的だが浅い。正しい文法、単純な語彙、スタイルのニュアンスなし。
評決：Qwen3-235B-A22Bがプレミアム中国語タスクでリードし、DeepSeek V4 Proが僅差で続く。日常的な中国語チャット（カスタマーサポート、Q&A、コンテンツ要約）では、V4 FlashとQwen3-32Bの品質に差はない——価格とコンテキストウィンドウのニーズに基づいて選択する。
JavaScript — モデル選択付き中国語チャットボット：
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: "a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
baseURL: "https://global-apis.com/v1",
});
async function chineseChat(userMessage, creativeMode = false) {
// クリエイティブな中国語コンテンツにはQwen3-235B、一般チャットにはDeepSeek V4 Flash
const model = creativeMode
? "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"
: "deepseek-v4-flash";
const response = await client.chat.completions.create({
model,
messages: [
{
role: "system",
content: creativeMode
? "你是一个中文文学创作助手，用优美的中文写作。注意风格、节奏和文化准确性。"
: "你是一个有用的助手，用简洁自然的中文回复用户问题。",
},
{ role: "user", content: userMessage },
],
max_tokens: creativeMode ? 1000 : 400,
temperature: creativeMode ? 0.9 : 0.7,
});
return {
model,
content: response.choices[0].message.content,
cost: (response.usage.total_tokens * (creativeMode ? 1.82 : 0.25)) / 1_000_000,
};
}
// クリエイティブな中国語コンテンツ → Qwen3-235B
const story = await chineseChat(
"写一个500字的微型小说，主题是'城市与孤独'",
true
);
console.log(`Model: ${story.model}, Cost: $${story.cost.toFixed(6)}`);
console.log(story.content);
ラウンド4：推論と数学
推論能力は、指示に従えるモデルと考えられるモデルを分けます。両ファミリーとも専用の推論モデルを提供しています：
| モデル | タイプ | 価格 | 推論品質 | |-------|------|-------|-------------------| | DeepSeek R1 | 専用推論 | $2.50/100万 | 優秀 | | Qwen3-30B-A3B-Thinking | Thinkingバリアント | $0.25/100万 | 非常に良い | | QwQ-32B | 専用推論 | $0.28/100万 | 非常に良い | | DeepSeek V4 Pro | 汎用 + 推論 | $0.78/100万 | 良い | | DeepSeek V4 Flash | 汎用 + 推論 | $0.25/100万 | 中程度 |
数学問題テスト：「半径2メートルの円筒形タンクが0.5 m³/minで満たされている。底の漏れが水位に比例した速度で水を排出する（k = 0.1 m²/min）。微分方程式を導出し、平衡高さを求めよ。」
- DeepSeek R1：明確なステップバイステップの推論を含む完全な導出。体積方程式を設定し、平衡条件を特定し、解析的に解き、次元解析で検証。完璧。
- QwQ-32B：同様に正しく、明確なチェーンオブソート。わずかにエレガントさに欠ける導出だが同じ答えに到達。R1の$2.50/100万に対して$0.28/100万で、これは卓越したバリュー。
- Qwen3-30B-A3B-Thinking：正しい導出、各ステップを説明。中間ステップでの単位欠落という軽微なフォーマット問題があるが数学的に健全。
- DeepSeek V4 Pro：簡潔な推論で正しい答え。専用推論モデルより冗長性は少ないが正確。
- DeepSeek V4 Flash：正しい平衡高さを得たが微分方程式の導出をスキップ。答えは正しいが推論が完全に展開されていない。
評決：DeepSeek R1が利用可能な最高の推論モデル——しかし89%安価なQwQ-32B（$0.28 vs $2.50/100万）がほとんどのアプリケーションにとって実用的な選択。Qwen3-30B-A3B-Thinkingは$0.25/100万でQwQ-32Bと価格で並び、競争力のある品質。
ラウンド5：コンテキストウィンドウ — 100万トークンの優位性
コンテキストウィンドウサイズは、これら2つのファミリー間で最も議論されていない差別化要因です。
| モデル | コンテキスト | 実世界での意味 | |-------|---------|----------------------| | DeepSeek V4 Flash | 1Mトークン | コードベース全体、書籍、数日間の会話を処理 | | DeepSeek V4 Pro | 128K | 大きなドキュメント、長い会話 | | Qwen3-32B | 128K | 大きなドキュメント、長い会話 | | Qwen3-235B-A22B | 128K | 大きなドキュメント、長い会話 | | Qwen3-30B-A3B | 32K | 標準チャット、単一ドキュメント | | Qwen3-8B | 32K | 標準チャット、単純なタスク |
DeepSeek V4 Flashの100万トークンコンテキストは、どのQwen3モデルよりも8倍大きいです。これが重要な理由：
- コードベース認識アシスタント：正確でプロジェクト認識のあるコード生成のためにリポジトリ全体をコンテキストにフィード
- ドキュメント分析：300ページ以上のPDFを1回のAPI呼び出しで処理
- 長文コンテンツ生成：5万語以上の出力で一貫性を維持
- マルチターン会話：要約ハックなしで完全な会話履歴を保持
アプリケーションが長文脈処理を必要とする場合、V4 Flashが明確な勝者です——そして$0.25/100万で、利用可能な最も安価な長文脈モデルです。
ラウンド6：オープンソースとデプロイの柔軟性
ここでQwen3が決定的な優位性を持ちます：すべてのQwen3モデルはApache 2.0のオープンウェイトでリリースされています。
DeepSeek V4 FlashとV4 Proは独自のAPI専用モデルです。セルフホスト、ローカルでのファインチューニング、重みの検査はできません。一部の組織にとって、これは受け入れられない条件です。
Qwen3オープンソースの利点：
- セルフホスティング：vLLMまたはllama.cppを使用してQwen3-8Bまたは32Bを自社インフラで実行。GPUコスト以外のAPIコストゼロ。
- ファインチューニング：Qwen3モデルをドメインデータに適応。内部ドキュメントでファインチューニングされたQwen3-8Bは、ドメイン固有タスクではるかに大きな汎用モデルを上回る可能性がある。
- プライバシー：データがサーバーから出ない。ヘルスケア、金融、エンタープライズデプロイに不可欠。
- エアギャップデプロイ：APIアクセスが不可能な隔離ネットワークで実行。
セルフホストQwen3-8Bのコスト比較（単一A100-80GB上のvLLM）：
| 指標 | API（Qwen3-8B） | セルフホスト（A100） | |--------|----------------|---------------------| | トークン/時間（推定） | ~1,000万 | ~1.8億以上 | | 100万トークンあたりのコスト | $0.01 | ~$0.008（GPUレンタル） | | セットアップの複雑さ | 5分 | 1〜2時間 | | メンテナンス | なし | GPU監視、モデル更新 |
大容量アプリケーションの場合、セルフホストQwen3は$0.01/100万のAPI価格よりもさらに安くなる可能性があります——ただし、インフラの複雑さというコストが伴います。
判断マトリックス：どちらを選ぶべきか
| あなたの状況 | 推奨モデル | 理由 | |---------------|-------------------|-----| | 最小予算、単純なタスク | Qwen3-8B | $0.01/100万、文字通り次の選択肢より25倍安い | | 最高の総合バリュー | DeepSeek V4 Flash | $0.25/100万 + 1Mコンテキスト + 強力なオールラウンド品質 | | 最大のコーディング品質 | DeepSeek V4 Pro | $0.78/100万で最高のコーディングベンチマーク | | 予算内での最高の推論 | QwQ-32B | $0.28/100万で強力な推論（R1より89%安い） | | プレミアム中国語コンテンツ | Qwen3-235B-A22B | 最高の中国語クリエイティブライティング品質 | | セルフホスティング必須 | Qwen3-32B | Apache 2.0ライセンス、単一GPUで実行可能 | | 長文脈アプリケーション | DeepSeek V4 Flash | 1Mトークン — どのQwen3モデルより8倍 | | 大量分類/タグ付け | Qwen3-8B | 大容量の単純なタスクにほぼゼロコスト | | ドメインデータでのファインチューニング | Qwen3-8Bまたは14B | オープンウェイト、Apache 2.0、実証済みのファインチューニング可能性 |
ハイブリッドアプローチ：両方のファミリーを使用する
ほとんどのプロジェクトにとって最善の戦略は、1つのプロバイダーを選ぶことではなく、各ジョブに最適なモデルにタスクをルーティングすることです：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
base_url="https://global-apis.com/v1"
)
def smart_router(prompt: str, task_type: str = "general") -> dict:
"""
要件に基づいてQwen3とDeepSeek V4にタスクをルーティングします。
すべてのモデルはGlobal APIの単一エンドポイントからアクセス可能です。
"""
routing = {
# 大量/分類用の無料ティア
"classify": ("Qwen/Qwen3-8B", 0.01),
"tag": ("Qwen/Qwen3-8B", 0.01),
# 予算内推論
"reason": ("QwQ-32B", 0.28),
# 汎用（最高のバリュー + コンテキスト）
"chat": ("deepseek-v4-flash", 0.25),
"summarize": ("deepseek-v4-flash", 0.25),
"qa": ("deepseek-v4-flash", 0.25),
# コーディング
"code": ("deepseek-v4-pro", 0.78),
# プレミアム中国語
"creative_cn": ("Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507", 1.82),
}
model_id, price = routing.get(task_type, ("deepseek-v4-flash", 0.25))
response = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=500
)
return {
"model": model_id,
"content": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"cost": response.usage.total_tokens * price / 1_000_000
}
# 使用例
result = smart_router("写一个关于时间旅行的短篇科幻故事", task_type="creative_cn")
print(f"Model: {result['model']}")
print(f"Tokens: {result['tokens']}, Cost: ${result['cost']:.6f}")
print(result['content'][:300] + "...")
result = smart_router("Tag this article with relevant categories", task_type="tag")
print(f"\nModel: {result['model']}, Cost: ${result['cost']:.6f}")
ハイブリッドルーティングの月間コスト（1日10,000の混在タスク）：
| タスク種別 | トラフィック比率 | 日次リクエスト | モデル | 日次コスト | |-----------|-------------|----------------|-------|-------------| | 分類 | 30% | 3,000 | Qwen3-8B | $0.03 | | 一般チャット | 40% | 4,000 | V4 Flash | $1.00 | | コーディング | 15% | 1,500 | V4 Pro | $1.17 | | 推論 | 10% | 1,000 | QwQ-32B | $0.28 | | クリエイティブ中国語 | 5% | 500 | Qwen3-235B | $0.91 | | 合計 | 100% | 10,000 | — | $3.39/日 |
これを単一モデルにすべてをルーティングする場合と比較します：全タスクをQwen3-235Bで処理すると約$18.20/日。全タスクをDeepSeek V4 Proで処理すると約$7.80/日。ハイブリッドルーティングは、品質を重要な箇所で維持しながら57〜81%節約します。
FAQ
Q: Qwen3-8Bは実際に本番利用できますか？ はい、単純なタスク：テキスト分類、キーワード抽出、固有表現認識、基本的なQ&A、ボイラープレート生成に利用できます。$0.01/100万で、1回のGPT-4o呼び出しのコストで数百万アイテムを処理できます。複雑な推論、クリエイティブライティング、ニュアンスのある指示には苦戦します。
Q: V4 Proが$0.78/100万なのになぜQwen3-235Bに$1.82/100万支払うのですか？ 中国語クリエイティブライティングの品質のためです。出力が顧客向けの中国語コンテンツ（マーケティングコピー、文学、ジャーナリズム）である場合、Qwen3-235Bのスタイル品質はプレミアムに値します。英語やコーディングタスクには、V4 Proの方が優れており安価です。
Q: Qwen3モデルをファインチューニングできますか？ はい。すべてのQwen3モデルはApache 2.0のオープンウェイトでリリースされています。Qwen3-8Bがファインチューニングに最も実用的です——単一のコンシューマーGPU（24GB VRAM）に収まります。Qwen3-32BにはエンタープライズGPU（A100-80GB）が必要です。
Q: 関数/ツール呼び出しに優れているのはどちらのモデルですか？ DeepSeek V4 Proが最も信頼性の高い関数呼び出しを持っています。Qwen3-32Bと235Bがそれに続きます。V4 Flashと小さなQwen3モデルは単純なツール使用には十分ですが、時々必要なパラメータを見落とします。
Q: 100万トークンのコンテキストウィンドウは実際にどのように機能しますか？ DeepSeek V4 Flashの100万トークンでの「干し草の山の針」検索精度は約95%です——つまり、100万トークンのコンテキスト内のどこに埋め込まれた情報でも正しく取得します。検索重視の長文脈タスク（チャンキングなしのRAG）には信頼性があります。100万トークン全体にわたる推論では、約20万トークンを超えると品質が低下します。
Q: どのモデルがストリーミングをサポートしていますか？
両ファミリーのすべてのモデルが、Global APIのOpenAI互換エンドポイントを通じてSSEストリーミングをサポートしています。API呼び出しでstream=Trueを設定してください。
Global APIですべてのモデルにアクセス
Qwen3 + DeepSeek V4の組み合わせの力は、個別のAPIキー、アカウント、課金関係が必要ないことです。Global APIは、両方のファミリーに加えて178以上の他のモデルで動作する単一のエンドポイントとAPIキーを提供します。
無料で登録 → — Qwen3-8B、Qwen3-32B、Qwen3-235B、DeepSeek V4 Flash、V4 Proを並べてテストするための100無料クレジット。クレジットカード不要、5分でセットアップ。
すべてのモデルを見る → 両ファミリーにわたるハイブリッドルーティング戦略を計画しましょう。